Guida avanzata all'ingegneria dei prompt per i modelli linguistici grandi
Una guida avanzata e completa per padroneggiare l'IA attraverso un ragionamento strutturato e istruzioni precise. Il corso copre framework strutturali (CO-STAR), l'apprendimento Few-Shot, il ragionamento Chain of Thought, le restrizioni sul formato di output (JSON/Mardown) e la gestione del sistema di prompt per risolvere problemi come le allucinazioni dell'IA e i risultati logici scadenti.
Panoramica del corso
📚 Riepilogo del Contenuto
Una guida avanzata e completa per padroneggiare l'IA attraverso logica strutturata e istruzioni precise. Il corso copre framework strutturali (CO-STAR), apprendimento Few-Shot, ragionamento Chain of Thought, vincoli sul formato di output (JSON/Marcdown) e gestione del sistema di prompt per risolvere problemi come allucinazioni dell'IA e risultati logici scarsi.
Padroneggia il passaggio dall'interazione conversazionale con l'IA a un ingegneria rigorosa dei prompt applicando framework strutturali e catene di ragionamento logico per garantire risultati prevedibili e di alta fedeltà.
🎯 Obiettivi di Apprendimento
- Architettare Framework Strutturali: Scomporre e applicare il metodo CO-STAR per creare istruzioni ad alta precisione che eliminino lo "scostamento" dell'IA e le allucinazioni.
- Implementare Ragionamenti Avanzati: Utilizzare Chain of Thought (CoT) e la scomposizione di compiti per guidare i modelli attraverso deduzioni logiche complesse e multistep.
- Imporre Vincoli Tecnici: Padronizzare il controllo preciso dell’output usando schemi JSON/Marcdown e promemoria negativi per generare risposte dell’IA interpretabili automaticamente.
- Automatizzare i Sistemi di Prompt: Sviluppare librerie di prompt modulari e sfruttare tecniche di Meta-Prompting per trattare l’IA come un architetto di prompt autoottimizzante.
Lezioni 共 5 课时 · 预计 15.0h
Lezioni
Lesson
This lesson introduces the probabilistic nature of LLMs, explaining that models function as next-token predictors rather than reasoning engines. Students learn to move beyond conversational prompting by using structural constraints and delimiters to reduce entropy and improve output precision.
This lesson explores In-Context Learning (ICL) as a method to guide Large Language Models through input-output examples rather than weight-based fine-tuning. Students will learn to use zero, one, and few-shot prompting strategies to act as structural anchors that narrow the model's probability distribution and ensure high-precision output.
This lesson explores how Chain of Thought (CoT) reasoning transforms Large Language Models into sequential engines by using the context window as an externalized working memory. Students will learn to move beyond simple prompts by designing explicit logical blueprints that force models to follow verifiable, step-by-step reasoning paths to improve accuracy.
This lesson explores the shift from conversational prompting to structural enforcement, where LLMs are treated as deterministic functions that produce machine-readable outputs. Students learn to implement schema-first methodologies and negative constraints to ensure reliable, parseable data integration within software architectures.
This lesson explores the transition from monolithic, conversational prompting to a systemic architectural approach, where prompts are treated as modular, deterministic functions. By deconstructing instructions into reusable components and variable-based templates, developers can minimize output drift and ensure consistent, scalable performance across automated AI workflows.